Antares-1B — дообученная языковая модель для поиска вероятно уязвимых файлов в репозиториях с помощью терминальных команд по идентификатору CWE и описанию категории.
Подходит для: поиск файлов с вероятной уязвимостью по идентификатору CWE · первичная проверка репозитория в CI/CD · триаж рекомендаций CVE и GHSA по исходному коду
Дообученная англоязычная модель Foundation AI at Cisco для помощи в анализе кибербезопасности, работе SOC и проверке защитных конфигураций.
Подходит для: суммирование инцидентов и подготовка заметок для SOC · сортировка событий и сбор свидетельств при разборе инцидентов · приоритизация уязвимостей и сопоставление тактик и техник атак
Открытая языковая модель на базе Llama 3.1 8B для анализа киберугроз, уязвимостей и других задач безопасности.
Подходит для: суммаризация отчётов об инцидентах безопасности · первичная сортировка обращений и материалов для SOC · оценка и приоритизация уязвимостей
Инструктивно настроенная модель Llama 3.1 от Foundation AI at Cisco для локальной поддержки рабочих процессов кибербезопасности.
Подходит для: сортировка и краткое изложение инцидентов для SOC · подготовка заметок по расследованию и сбору свидетельств · приоритизация уязвимостей и сопоставление TTP
Инструктивная модель Foundation AI при Cisco для диалоговой помощи в анализе киберугроз, инцидентов и конфигураций безопасности.
Подходит для: первичная сортировка и краткое описание инцидентов SOC · составление заметок по расследованиям и сбор свидетельств · анализ отчётов об угрозах и длинных лент threat intelligence
Компактная дообученная модель для поиска вероятно уязвимых файлов в репозиториях по описанию CWE в терминальном цикле агента.
Подходит для: Поиск файлов-кандидатов для уязвимости по CWE в репозитории · Первичная проверка репозитория в CI/CD на уязвимости заданного класса · Триаж CVE- и GHSA-уведомлений с поиском затронутых файлов
FTFM-1 — табличная модель, которая классифицирует новые строки по размеченной таблице поддержки без дообучения на конкретном наборе данных.
Подходит для: Классификация новых записей по размеченной таблице примеров · Оценка классов для больших таблиц пакетами запросных строк · Классификация табличных данных без градиентного дообучения под каждый датасет
Дообученная Llama-модель Ironcybersec для диалоговой поддержки авторизованных red team-проверок и оценки безопасности.
Подходит для: подготовка сценариев перечисления пользователей Active Directory · поиск идей для проверки повышения привилегий в разрешённом тестировании · планирование сценариев закрепления для согласованной оценки безопасности
Antares-1B в формате GGUF BF16 ранжирует файлы репозитория, которые могут быть связаны с заданной категорией уязвимости CWE.
Подходит для: Поиск вероятно уязвимых файлов по идентификатору CWE · Ранжирование файлов репозитория для ручного аудита безопасности · Первичный отбор файлов для проверки категории уязвимости по её описанию
Неофициальная GGUF-сборка Antares-1B для поиска в исходном коде файлов, вероятно связанных с уязвимостью по заданному CWE.
Подходит для: поиск файлов с уязвимостью в репозитории по CWE · исследование исходного кода через терминальный интерфейс · первичная сортировка репозиториев по описанию уязвимости
Дообученная модель для агентного поиска файлов с вероятными уязвимостями в плагинах WordPress по классу CWE.
Подходит для: поиск файлов для проверки уязвимости WordPress по классу CWE · первичная сортировка файлов плагина при разборе сообщения об уязвимости · приоритизация файлов для ручного аудита безопасности PHP-плагина
Дообученная модель Llama на 7,5 млрд параметров для анализа угроз, инцидентов и уязвимостей в кибербезопасности.
Подходит для: классификация киберугроз и разбор оповещений безопасности · подготовка рекомендаций по реагированию на инциденты · анализ вредоносного ПО и фишинговых сообщений
Сборка Antares-1B для MLX на Apple Silicon ранжирует файлы репозитория, вероятно связанные с CWE-уязвимостью.
Подходит для: поиск файлов-кандидатов для заданной CWE-категории в репозитории · приоритизация файлов для ручного аудита безопасности · локальный запуск модели анализа уязвимостей на Apple Silicon
Объединённая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для диалогового анализа кибербезопасности и моделирования угроз с поддержкой китайского языка.
Подходит для: анализ описаний киберугроз · моделирование сценариев атак для оценки угроз · ответы на вопросы по сетевой безопасности
Дообученная модель Llama для анализа CVE, оценки рисков и генерации рекомендаций по устранению уязвимостей.
Подходит для: анализ описания уязвимости CVE · подготовка рекомендаций по устранению уязвимостей · оценка рисков SQL-инъекций и XSS